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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)及預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114419728B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111542553.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/06；該發(fā)明授權(quán)一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)及預(yù)測(cè)方法是由龍虹毓;趙胤豪;黃昭成;徐洋;尹霄;詹小勝;劉上華;何宇強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)及預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及充電行為預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)及預(yù)測(cè)方法，該預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括獲取單元、圖像預(yù)處理單元、車輛剩余里程監(jiān)控單元和云存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)，在云存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)中，將駕駛員表情特征和頭部偏轉(zhuǎn)動(dòng)作輸入充電需求預(yù)測(cè)模型，再輸出是否有充電行為的預(yù)測(cè)結(jié)果并進(jìn)行記錄存儲(chǔ)，通過預(yù)測(cè)結(jié)果與車內(nèi)上傳的儀表盤剩余電量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地進(jìn)行比較，評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，不斷訓(xùn)練優(yōu)化充電需求預(yù)測(cè)模型，再通過訓(xùn)練后的充電需求預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)駕駛員的充電需求。本發(fā)明解決了對(duì)電動(dòng)汽車充電需求進(jìn)行預(yù)測(cè)的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)及預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述充電焦慮行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括： 獲取單元，通過部署在電動(dòng)汽車內(nèi)的車載攝像頭實(shí)時(shí)獲取駕駛員面部圖像； 圖像預(yù)處理單元，與獲取單元通信連接，用于對(duì)所述面部圖像進(jìn)行圖片預(yù)處理； 車輛剩余里程監(jiān)控單元，與電動(dòng)車儀表盤進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)時(shí)獲取儀表盤剩余電量信息； 云存儲(chǔ)計(jì)算平臺(tái)，用于存儲(chǔ)充電需求預(yù)測(cè)模型以及實(shí)時(shí)接收儀表盤剩余電量信息，接收經(jīng)過預(yù)處理后的面部圖像，并進(jìn)行表情特征和頭部偏轉(zhuǎn)動(dòng)作的識(shí)別判斷，將所述表情特征和頭部偏轉(zhuǎn)動(dòng)作作為輸入，輸入所述充電需求預(yù)測(cè)模型，再輸出是否有充電行為的預(yù)測(cè)結(jié)果并進(jìn)行記錄存儲(chǔ)，通過預(yù)測(cè)結(jié)果與車內(nèi)上傳的儀表盤剩余電量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地進(jìn)行比較，評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，不斷訓(xùn)練優(yōu)化充電需求預(yù)測(cè)模型； 所述充電需求預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方式如下： 假設(shè)用N組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，計(jì)算出各影響因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)： 將汽車的剩余里程結(jié)果數(shù)據(jù)作為參考序列Y0，把影響判斷焦慮行為的眼睛、眉毛、嘴、額頭特征以及在某時(shí)間段駕駛員低頭看儀表盤的次數(shù)和頭部偏轉(zhuǎn)次數(shù)六個(gè)因素作為比較序列Xi，將這7個(gè)序列構(gòu)成一個(gè)矩陣，將輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入，生成參考序列 Y0＝Y(jié)0t,t＝1,2,...,N 比較序列 Xi＝{Xit,i＝1,2,...,6t＝1,2,...,N} 其中，Xit表示第N組數(shù)據(jù)在指標(biāo)i上的數(shù)值，得到矩陣[Y0,X1,X2,X3,X4,X5,X6]T， 首先，對(duì)變量序列進(jìn)行無量綱化，形成矩陣[Y0',X'1,X'2,X'3,X'4,X'5,X'6]T 根據(jù)Δ0it＝|Y0't-X'it|i＝1,2,...,6；t＝1,2,...,10計(jì)算參考序列與6個(gè)比較序列的絕對(duì)差值，得到絕對(duì)差值矩陣后找出絕對(duì)差值矩陣中的最小數(shù)和最大數(shù)，分別表示為Δmin和Δmax； 通過關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)， 其中ρ為分辨系數(shù)，在0-1內(nèi)取值，ε0it為第i組數(shù)據(jù)與第i個(gè)比較序列間的關(guān)聯(lián)系數(shù)， 計(jì)算各關(guān)聯(lián)度的值γ0i， 排序，即可得到各影響因素的影響力，將各影響因數(shù)的關(guān)聯(lián)度作為權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，求出N組數(shù)據(jù)的平均可信度 所述充電需求預(yù)測(cè)模型的判斷步驟如下： 把影響判斷焦慮行為的眼睛、眉毛、嘴、額頭特征以及在某時(shí)間段駕駛員低頭看儀表盤的次數(shù)和頭部偏轉(zhuǎn)次數(shù)六個(gè)因素，輸入充電需求預(yù)測(cè)模型，利用訓(xùn)練階段得出的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，得到可信度Ψ*，當(dāng)時(shí)，即判定該組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的駕駛員在該時(shí)間段內(nèi)有很大的概率產(chǎn)生了充電需求行為。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人重慶郵電大學(xué)，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區(qū)崇文路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。